Starbucks – một cái tên không còn quá xa lạ với chúng ta, dù bạn có từng ghé hay không. Chuỗi cà phê này hiện diện tại hơn 80 quốc gia với hơn 35.000 cửa hàng.
Vào những năm 2000, Starbucks đã từng trải qua giai đoạn tăng trưởng mạnh mẽ và gần như không có đối thủ trước khi bước vào cuộc “khủng hoảng”. Năm 2008, Starbucks đã trải qua giai đoạn khó khăn với suy giảm doanh số và đóng cửa hàng loạt cửa hàng. Starbucks phải đóng cửa hơn 600 cửa hàng tại Mỹ, gây ra sự lo lắng về khả năng phục hồi của thương hiệu.
Nguyên nhân:
– Sự bão hòa thị trường: Khi mở rộng quá nhanh, Starbucks phải đối mặt với việc cạnh tranh gia tăng và giảm sút lợi nhuận.
– Trải nghiệm khách hàng suy giảm: Khi mở rộng, Starbucks dần mất đi bản sắc ban đầu là một nơi thư giãn và thưởng thức cà phê, mà trở thành một chuỗi quán cà phê đông đúc và thiếu sự cá nhân hóa.
– Khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008: Khiến người tiêu dùng cắt giảm chi tiêu, đặc biệt là cho các mặt hàng không thiết yếu như cà phê cao cấp.
STARBUCKS ĐÃ LÀM THẾ NÀO ĐỂ VƯỢT QUA KHÓ KHĂN?
Starbucks đã áp dụng phân tích dữ liệu để đưa ra các quyết định chiến lược, cải thiện trải nghiệm khách hàng và tối ưu hóa quy trình vận hành. Dưới đây là cách Starbucks đã sử dụng dữ liệu để vượt qua khủng hoảng:
Phân tích dữ liệu từ chương trình Starbucks Rewards và ứng dụng di động
Để giải quyết tình trạng suy giảm doanh thu, Starbucks quyết định tập trung vào cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng thông qua chương trình Starbucks Rewards và ứng dụng di động.
Cách Starbucks sử dụng dữ liệu:
– Thu thập dữ liệu chi tiết từ hàng triệu thành viên của Starbucks Rewards, bao gồm lịch sử mua hàng, tần suất ghé thăm, và sở thích đồ uống của khách hàng.
– Phân tích các mẫu hành vi để xác định khách hàng thường xuyên và những khách hàng có nguy cơ rời bỏ thương hiệu.
– Sử dụng AI và machine learning để đưa ra các khuyến mãi cá nhân hóa như: giảm giá cho những món đồ uống yêu thích hoặc gửi tặng đồ uống miễn phí vào dịp sinh nhật của khách hàng.
Kết quả:
– Starbucks đã thành công trong việc tăng số lượng thành viên Starbucks Rewards lên hơn 30 triệu người vào năm 2023, đóng góp gần 50% doanh thu tại các cửa hàng ở Mỹ (theo báo cáo tài chính của Starbucks).
– Khách hàng sử dụng ứng dụng Starbucks mua hàng thường xuyên hơn gấp 3 lần so với khách hàng thông thường (theo CNBC).
Tối ưu hóa chuỗi cung ứng dựa trên phân tích dữ liệu thời tiết và xu hướng tiêu dùng
Một trong những khó khăn khác mà Starbucks phải đối mặt là quản lý chuỗi cung ứng khi mở rộng quy mô. Để tối ưu hóa quy trình, Starbucks đã sử dụng dữ liệu thời tiết và xu hướng tiêu dùng để dự đoán nhu cầu tại từng khu vực cụ thể.
Cách Starbucks phân tích dữ liệu:
– Sử dụng dữ liệu thời tiết để dự đoán khi nào khách hàng có xu hướng mua đồ uống nóng (trong mùa đông) hoặc đồ uống lạnh (trong mùa hè).
– Phân tích dữ liệu bán hàng theo từng địa điểm để tối ưu quản lý kho hàng, đảm bảo rằng các cửa hàng luôn có đủ nguyên liệu cho những món đồ uống phổ biến theo mùa.
Cụ thể:
– Trước khi mùa hè bắt đầu, Starbucks dự đoán rằng các món đồ uống như Frappuccino và Cold Brew sẽ có nhu cầu tăng cao. Họ tăng cường cung cấp các nguyên liệu như đá, sữa và siro tại các cửa hàng ở khu vực có nhiệt độ cao.
– Nhờ vào dự báo chính xác dựa trên dữ liệu, Starbucks đã giảm thiểu tình trạng hết hàng, đặc biệt là trong những mùa cao điểm, giúp tăng hiệu quả chuỗi cung ứng lên 15% (theo Business Insider).
BÀI HỌC RÚT RA TỪ STARBUCKS: DATA-DRIVEN MINDSET LÀ CHÌA KHÓA THÀNH CÔNG
Tạo trải nghiệm khách hàng cá nhân hóa dựa trên dữ liệu
Starbucks đã nhận ra rằng việc cá nhân hóa không chỉ giúp giữ chân khách hàng hiện tại mà còn thu hút khách hàng mới. Theo McKinsey, các công ty áp dụng chiến lược cá nhân hóa có thể tăng doanh thu từ 10-15%.
Tối ưu hóa chuỗi cung ứng để giảm thiểu lãng phí
Việc sử dụng dữ liệu thời tiết và phân tích xu hướng tiêu dùng giúp Starbucks tăng cường hiệu quả chuỗi cung ứng, giảm thiểu tình trạng thiếu hụt hàng hóa và lãng phí nguyên liệu.
Bài viết có sử dụng các nguồn tham khảo: CNBC – Starbucks Rewards Data; Business Insider – Starbucks Supply Chain Optimization; Starbucks Financial Reports; McKinsey – Personalization and Data Analytics…
– Xem ngay Lộ trình học Data Analyst chuyển ngành thành công trong vòng 6 tháng
– Xem ngay Lộ trình học Marketing Analytics Coaching 1 on 1 để upgrade kỹ năng phân tích cho Marketer
– Tham gia Vietnam Data Analyst Forum – #1 Informative Group để học hỏi và chia sẻ kiến thức về Data Analytics
– Cập nhật lịch khai giảng, chương trình ưu đãi và nhận tư vấn chuyển ngành miễn phí tại Data Coaching 1 on 1 – UniGap
